我把AI问句库按「决策链」拆成五层，前三层答得溜，后两层全是死胡同

各位老铁，我是山城老周。最近我又在捣鼓我们厂那个GEO项目，发现一个恼火的事情：AI问句库建得热热闹闹，但真正能带来询盘的，没得几条。

先摆数据。我们厂是做工业零部件的，我把过去半年客户在官网、阿里、1688上的真实咨询记录翻出来，拢共整理了420条问句。然后按客户采购决策链拆成五层：

1. 认知层（这是啥？有啥用？）——85条
2. 比较层（和别家比咋样？）——120条
3. 验证层（有没有案例？资质？）——95条
4. 决策层（价格、交期、起订量）——75条
5. 售后层（质保、安装、维修）——45条

拆完我拿去喂AI测，用我们厂自己的知识库和官网内容做语料，看AI能答出多少。结果出来，我心头一紧：

• 认知层：85条里AI能准确回答71条，覆盖率83%
• 比较层：120条里答对76条，覆盖率63%
• 验证层：95条里答对41条，覆盖率43%
• 决策层：75条里答对18条，覆盖率24%
• 售后层：45条里答对7条，覆盖率15%

看到没得？越靠近成交，AI越答不出来。认知层和比较层我们内容做得多，百度百科、知乎问答、行业文章到处铺，AI抓得到。但决策层和售后层，涉及具体价格梯度、最小起订量、非标定制流程、质保条款这些，我们官网写得含糊，AI就抓瞎。

我举个实在例子。我们有一款轴承，客户常问“500件和2000件价格差多少”。AI给客户的回答是“请咨询客服获取优惠报价”。这等于把煮熟的鸭子往外推。我翻后台日志，这类问句一个月出现37次，一次都没转化。

我又拿竞品对比。把同样的问题去问AI，竞品A的官网有个阶梯报价表，AI直接抓出来答了：“500-999件单价12.5元，1000-1999件11.8元，2000件以上11.2元。”虽然不一定准，但至少给了客户一个锚点。我们连这个锚点都没得。

所以我的判断是：GEO落地，不能光看“AI引用率”这种虚荣指标。认知层引用率再高，离成交远得很。要盯就盯决策层和售后层的问句覆盖率。这两个层级的答对率，才是真金白银。

我们现在的整改动作：

1. 把决策层75条问句逐条拆解，要求产品部提供阶梯价格、交期区间、定制流程说明，全部结构化上官网。
2. 售后层45条问句，把质保条款、安装视频、常见故障排查做成FAQ，用Schema标记。
3. 每周复测一次，只看这两个层级的覆盖率变化，其他层级先放一放。

最后抛个问题给大家：你们在测AI问句库的时候，有没有按决策链分层？决策层和售后层的覆盖率一般能做到多少？有没有得哪个工具能直接按层级出报告的，还是跟我一样手工拆？评论区摆一哈。